[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング21 (1002ﾚｽ)
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175(2): (ﾜｯﾁｮｲ dadc-Wc+1) 2018/11/16(金)11:39:00.25 ID:NeZEX1BP0(1) AAS
物体認識（検出）で同一のオブジェクトを再検出したくない場合は、
監視カメラのトラッキングシステムのように対象にIDを採番する方法しか無い？
276(3): (ﾜｯﾁｮｲ bf15-nfAC) 2018/11/27(火)11:40:07.25 ID:ltShiaEd0(1/3) AAS
花の画像から、花びらやがく、茎などの部位を機械学習で着色する仕組みを考えています
今は手作業で200枚くらい正解データがあって、
花びらを赤、おしべめしべを黄、がくを緑、茎を青といったルールで色づけています
花は身近なタンポポなど野草がほとんどで18種類です
データが圧倒的に足りていないのもわかっているので
特定の花だけに限定して正解データを手作業で作る作業もしています
文字・数字認識や物体検知の課題では、画像と正解ラベルをセットで学習させていますが
私の課題の場合、ピクセル単位でどこが花びら=赤、茎=青、といったデータも作る必要があるのでしょうか？
線画を着色するGANsの仕組みが近いかなとも思い調べたのですが、
着色範囲がぼやっとしていて、私の課題にはそぐわないように感じました
実現可能性が低いのは承知のうえで、こういった課題の場合
どういう仕組みが考えられるのか、お詳しい方アドバイスいただけたらうれしいです
スレ違いでしたらすみません
591(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa13-bLl2) 2018/12/24(月)22:06:44.25 ID:mY3c/tl8a(2/3) AAS
>>589
それはこれから原因となる事象を操作して
効果を確認する事ができる場合には有効だろうけど
過去のデータとか
原因となる事象を操作するのが難しい場合には使えないんじゃね？
訪日客を選別するの？
613(1): (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-zSrn) 2018/12/26(水)15:08:06.25 ID:NDOZg+/7a(1) AAS
>>609
機械学習の学習結果の妥当性証明に因果関係の証明が常に必要なわけではないぞ
よくある画像による製造品の不良判定なら因果関係なんて気にする必要ないし
626: (ﾜｯﾁｮｲ f54e-Wbbf) 2018/12/26(水)19:57:53.25 ID:7Jt9vuQx0(1/3) AAS
kaggleで言うなら、機械学習のアルゴリズムより典型的なアルゴリズムの方が面白い
665(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7d98-4fyn) 2018/12/28(金)03:30:13.25 ID:Nt5XO8IQ0(2/19) AAS
よりリアルな補完画像画像（よーするにコラだなｗ）が
誰でも簡単に作れるようになったら、誰でもわいせつ物が作れると同時に
逆にリベンジポルノ流出とかでもあれはコラだって
言い張れるようになるかもしれないな
写真（そのうち動画）がなんの証拠にもならない時代
691(1): (ｱｳｱｳｶｰ Sa4d-uRxS) 2018/12/28(金)15:15:52.25 ID:wGEI6iLia(1/2) AAS
>>687
よくある標準化は学習データを平均＝0、分散＝1にしてその時に使った係数を残しておいてテストデータにも適用する
分散を変える以上は差の絶対値が変わるのは仕方ないが同じ係数をテストデータに使うのが重要で、結局同じ比率で調整されるので問題はない
786(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7d14-4fyn) 2018/12/30(日)20:15:52.25 ID:iF2NHAVN0(9/12) AAS
>>784
なら、お前のサイコパスの定義言って、
それがどう当てはまらないのかを説明するべきだな
849: (ﾜｯﾁｮｲ f93c-W220) 2019/01/04(金)00:04:32.25 ID:WfC+XEH30(1) AAS
ヤバイ、ヒント出しすぎた
作るヤツは賢く作れよ！
950: (ﾜｯﾁｮｲ 55b3-uMLd) 2019/01/10(木)21:30:40.25 ID:Zurlj8Py0(1) AAS
お金払うと重みが増えるやつですね
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